2. Золотой век (1960-е – 1970-е годы)
Исследования и теории: В 1960-е годы активизировались исследования в области нейросетей, и ученые начали разрабатывать новые структуры и алгоритмы. Одним из важных достижений этого периода стало создание многослойных перцептронов (MLP), которые могли обрабатывать более сложные данные и задачи.
Критика и падение интереса: Несмотря на западный прогресс, в 1970 году появилась книга М. Минский и С. Документ «Перцептроны», в котором были описаны ограничения модели перцептрона. Это привело к спаду интереса к нейросетям и к их частичному забвению на нескольких уровнях. Многие исследователи переключили свои усилия на другие области искусственного интеллекта, такие как логическое программирование и экспертные системы.
3. Возрождение (1980-е – начало 1990-х годов)
Обратное распространение ошибки: В 1986 году Джеффри Хинтон и его коллеги разработали алгоритм обратного распространения ошибки (обратного распространения ошибки), который стал прорывом в обучении многослойных нейросетей. Этот алгоритм позволяет эффективно обновлять весы в сети, улучшая качество предсказаний. Внедрение этого метода возобновило интерес к нейросетям и стало для будущих исследований.
Системы на основе нейросетей: В 1990-х годах началось активное применение нейросетей в практических задачах, таких как распознавание образов, обработка сигналов и анализ данных. Исследователи и компании начали разрабатывать программные решения на основе нейросетей, что способствовало их популяризации.
4. Эра больших данных и глубокого образования (2010-е годы)
Глубокое обучение: В начале 2010-х годов произошел прорыв в область глубокого обучения, основанный на использовании многослойных нейросетей (глубоких нейросетей). Увеличение объема доступных данных, развитие графических процессоров (GPU) и улучшение алгоритмов обучения, а также рост популярности нейросетей.
Успехи в различных областях: Глубокие нейросети достигли значительных успехов в таких областях, как распознавание изображений, обработка естественного языка, игра в шахматы и другие. Примеры таких достижений включают в себя алгоритм Google DeepMind AlphaGo, который в 2016 году обыграл чемпиона мира по игре Го, а также систему речи и лиц, ставшую обыденностью в современных приложениях.